什么是物联网平台？边缘计算？MQTT传输协议？

物联网平台为设备提供安全可靠的连接通信能力，向下连接海量设备，支撑设备数据采集上云；向上提供云端API，指令数据通过API调用下发至设备端，实现远程控制。

物联网平台也提供了其他增值能力，如设备管理、规则引擎、数据分析、边缘计算等，为各类IoT场景和行业开发者赋能。

如下是共享单车基于物联网平台的解决方案。
物联网平台提供边缘计算能力，支持在离设备最近的位置构建边缘计算节点处理设备数据。

在断网或弱网情况下，边缘计算可缓存设备数据，网络恢复后，自动将数据同步至云端。

提供多种业务逻辑的开发和运行框架，包括场景联动、函数计算和流式计算，各框架均支持云端开发、动态部署。

边缘计算能力允许在最靠近设备的地方构建边缘计算节点，过滤清洗设备数据，并将处理后的数据上传至云平台。
物联网应用可广泛应用于：智能生活、智能工业、智能楼宇、环境保护、农业水利、能源监控等环境。计算平台主要涉及：

开发者使用设备接入SDK，将非标设备转换成标准物模型，就近接入网关，从而实现设备的管理和控制。

设备连接到网关后，网关可以实现设备数据的采集、流转、存储、分析和上报设备数据至云端，同时网关提供规则引擎、函数计算引擎，方便场景编排和业务扩展。

设备数据上传云端后，可以结合云功能，如大数据、AI学习等，通过标准API接口，实现更多功能和应用。

物联网 (IoT) 设备必须连接互联网。通过连接到互联网，设备就能相互协作，以及与后端服务协同工作。互联网的基础网络协议是 TCP/IP。MQTT（Message Queue Telemetry Transport，消息队列遥测传输） 是基于 TCP/IP 协议栈而构建的，已成为 IoT 通信的标准。

我们是做物联网的，可以回答您这个问题。

物理层的传输网络有分无线和有线两种。无线主要有GPRS、3G、4G等运营商级网络，有线主要有光纤、ADSL等。除了考虑物理层外，还需要考虑物联网设备与云平台见的通信规约和数据传输格式，这样云平台才能解析收到的数据，进而进行展示和分析。

通信规约就类似于语言，只有两者说同一种语言，才能相互理解。

目前物联网的数据传输技术主要是WiFi、蓝牙、Zigbee，其中WiFi的传输速率高且范围广，我记得SKYLAB有一款支持远距离图传的大功率WiFi模块，+28dBm的发射功率，300Mbps的数据传输速率，SKW77的传输距离可达1000米，且支持视频传输。

SKW77

BLE蓝牙更多的用于物联网智能家居，智能控制中的小数据传输，+4dBm的发射功率，能够实现一对一，一对多的传输及控制。

蓝牙模块

关于成本这一块的话不是太清楚，建议是直接到网站上询价，这样得来的数据会更贴近市场。

物联网、大数据及人工智能都是近年来互联网行业比较火热的话题，三者之间具有非常紧密的联系。想探讨物联网、大数据及人工智能之间如何融合，首先需要了解其基本概念。

概念

1、物联网

根据百度百科的解释，物联网（InternetofThings，IoT）是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络（万物互联）。物联网网络架构设计由感知层、网络层及应用层组成，分别实现数据采集、数据传输及数据应用的功能。目前，物联网已经广泛应用于智慧医疗、智慧环保、智慧城市、智能家居及物流等领域。

2、大数据

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有体量大（Volume）、及时性（Velocity）、多样性（Variety）、低价值密度（Value）及真实性（Veracity）的“5V”特性。

3、人工智能

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。目前，人工智能正在改变各行各业的传统模式，作为人工智能分支的机器学习/深度学习已经广泛用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、机器翻译及推荐系统等领域。

深度融合

物联网、大数据、人工智能三者之间相辅相成，可以形成一个闭环通路。物联网作为智能感知层，主要负责采集现场的数据并将数据上传至分布式数据库中；大数据作为数据存储层，将经过ETL处理后的数据保存到分布式文件系统（HDFS）或数据仓库（HIVE）中；人工智能作为应用层，可利用sparkml或tensorflow实现相关的机器学习或深度学习算法，对存储在HDFS或HIVE中的数据进行数据挖掘。

应用案例

目前，物联网、大数据、人工智能已经广泛用于智慧城市、智慧环保、智慧交通等领域。以智慧环保中的空气预警为例，首先，物联网可以作为智慧感知层，安装在客户现场的空气监测设备采集的空气质量信息通过网络传输数据中心；而后，利用大数据ETL工具（spark、hive）进行数据清洗并存储至分布式数据库/文件系统/数据仓库中；最后，利用人工智能相关技术进行大数据分析（sparkml、tensorflow），预测未来若干天的空气质量，并以此辅助进行科学决策及改善环境。

目前物联网的存储方式大概有一下几种方式：
1 本地存储，通过在设备内部附加闪存等方式把数据存储在本地，或者本地网络的服务器上，实现数据的存储于随时调用。
2 私有云存储，企业或者组织通过假设私有云的方式，把物联网节点中的所有数据汇总到私有云上，用于随时查询与调用。
3 公有云，把汇聚节点的所有数据上传至公有云上，一方面便于管理，随时存取，另外一方面配合城市云平台，实现大数据的分析与预测。

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